Redis的穿透、击穿和雪崩

前言

不论是我们在使用Redis还是准备面试，都逃不掉一块我们必须要考虑到的内容，也是使用Redis不精细的话必定会遇到的问题，就是缓存穿透、击穿和雪崩，这三个问题严重情况下，会使服务无法继续正常使用。从名字上来看，好像雪崩最严重，眼前突然浮现出电影《攀登者》里面的画面=。=

缓存穿透

缓存穿透是指访问一个DB和Redis中必定不存在的key，如果不对这类请求进行过滤拦截的话，请求每次都会穿过Redis直接打到DB上，并且我们一般是缓存中没数据的时候去DB中取，取出来之后再放到缓存中，但这类请求所需要的数据在DB中也不存在，所以即使请求打到DB上，最终缓存中还是没有数据，在这类请求特别多的情况下，DB很快就会被拖垮，引起服务异常。

解决方案

1. 布隆过滤器：我们可以在做事务型处理之后，将需要缓存的key放到布隆过滤器中，但是由于布隆过滤器只能保证可能存在，所以在使用过程中还是会有穿透的可能性存在，但概率极小，所以不用过多担心
2. 短期null：此方案是在DB中查询不到数据的时候，就往Redis中设置一个短时间内就会过期的null值，比如30秒，1分钟等，不过时间还是要根据自己的业务性质来定。为什么要给不存在的key在缓存中设置一个null值？其实不一定是null，只要团队约定一个特殊字符即可，因为我们到数据库里取不出来数据，缓存里取个null（或者nil），也就代表了这个key不存在与数据库中

缓存雪崩

大量的key在同一时刻同时失效，这些key并不一定是设置了相同的时间，也可能是凑巧时间累计在一起了，恰巧大量的针对这些失效的key的请求在同一时间大量的打了进来，这时缓存全部未命中，所有的请求都透传到DB上，引起DB压力瞬间扩大数倍，极易导致DB因负载过高而崩溃，危害极大。

解决方案

1. 加锁：对访问的key进行加锁，同时只放一个请求透传到DB，从一定程度上缓解了DB的压力，这也是缓存击穿的一种解决方案
2. 队列：所有的请求全部塞入到队列中，依次打到DB上，这种方式能解决DB的压力，但是会给请求处理效率带来一些延迟
3. 随机过期时间：给key设置过期时间时，在原过期时间的基础上加一个随机时间，比如3000毫秒以内的随机数，这样过期时间重复或者累计重复的可能性降低了很多，不太容易引起大量的key同时失效，并且成本较低。

缓存击穿

缓存雪崩是说的大量的key，缓存击穿说的是某一个热点key，也就是在某些时间点会被超高的并发访问。key在某个时间点过期的时候，恰好在对这个Key有大量的并发请求过来，缓存中无法命中则会把请求全部打到DB端，如此大量的请求可能会瞬间把DB压爆。

解决方案

1. 临时加锁：对key加上互斥锁，若缓存中命中不了的时候，先给这个key设置一个锁（SETNX），锁的过期时间要非常简短，只有加锁成功的线程才透传到DB，加载完数据后set到缓存中，并释放锁

   function get(key):
     var v = redis.get(key)
     if v eq null:
       if setnx(key_lock, val, timeout):
         var v = db.get(key)
         redis.set(key, v, timeout)
         release(key_lock)
         return v
       else:
         sleep(30)
         return get(key)
    else:
     return v;

2. 同步锁：对于热点key，set缓存的时候同时set一个针对这个key的监视key，监视key的过期时间一定要小于被监视的key，每次获取缓存数据的时候都获取一下这个监视key，并判断监视key是否过期了，如果过期了，则重置一下key的过期时间，并重新设置这个监视key

   function get(key):
     var v = redis.get(key)
     if v eq null:
       if setnx(key_lock, val, timeout):
         var v = db.get(key)
         redis.set(key, v, timeout)
         redis.set(key_monitor, now() + timeout - time, timeout - time)
         release(key_lock)
         return v
       else:
         sleep(30)
         return get(key)
    else:
     var vm = redis.get(key_monitor)
     if now() - vm lt 10:
       redis.expire(key ,timeout)
       reids.expire(key_monitor, now() + timeout - time)
     else:
       return v

   总结

   若是想更好的使用Redis，那么穿透、击穿、雪崩必定是要慎重考虑的东西，解决方案有多种，应根据自己的实际业务做更优选择